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LeetCode —— 贪心算法_leetcode贪心算法

作者：IT小白 | 2024-04-09 05:17:47

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leetcode贪心算法

持续更新中........................

455. 分发饼干

假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。

示例：输入: g = [1,2,3], s = [1,1]         输出: 1

  1. class Solution {
  2.     public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
  3.         Arrays.sort(g);
  4.         Arrays.sort(s);
  5.         int count = 0;
  6.         int j = s.length - 1;
  7.         for(int i = g.length - 1; i >= 0; i--){
  8.             if(j >= 0 && s[j] >= g[i]){
  9.                 j--;
  10.                 count++;
  11.             }
  12.         }
  13.         return count;
  14.     }
  15. }
  1. class Solution {
  2.     public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
  3.         Arrays.sort(g);
  4.         Arrays.sort(s);
  5.         int count = 0;
  6.         int i = 0;
  7.         for(int j = 0; j < s.length; j++){
  8.             if(i < g.length && s[j] >= g[i]){
  9.                 i++;
  10.                 count++;
  11.             }
  12.         }
  13.         return count;
  14.     }
  15. }

 376. 摆动序列

如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为 摆动序列 。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。

例如， [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。

相反，[1, 4, 7, 2, 5] 和 [1, 7, 4, 5, 5] 不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，第二个序列是因为它的最后一个差值为零。子序列 可以通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得，剩下的元素保持其原始顺序。给你一个整数数组 nums ，返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。

示例：输入：nums = [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8]        输出：7
解释：其中一个子序列是 [1, 17, 10, 13, 10, 16, 8] ，各元素之间的差值为 (16, -7, 3, -3, 6, -8) 。

  1. class Solution {
  2.     public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
  3.         if(nums.length <= 1){
  4.             return nums.length;
  5.         }
  6.  
  7.         int curDiff = 0;    //当前差值
  8.         int preDiff = 0;    //上一个差值
  9.         int count = 1;
  10.         for(int i = 1; i < nums.length; i++){
  11.             curDiff = nums[i] - nums[i - 1];
  12.             //如果当前差值和上一个差值为一正一负(等于0的情况表示初始时的preDiff)
  13.             if((curDiff > 0 && preDiff <= 0) || (curDiff < 0 && preDiff >= 0)){
  14.                 count++;
  15.                 preDiff = curDiff;
  16.             }
  17.         }
  18.         return count;
  19.     }
  20. }

53. 最大子数组和

给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组 是数组中的一个连续部分。

示例：输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]         输出：6

  1. class Solution {
  2.     public int maxSubArray(int[] nums) {
  3.         int sum = Integer.MIN_VALUE;
  4.         int count = 0;
  5.         for(int i = 0; i < nums.length; i++){
  6.             count += nums[i];
  7.             sum = Math.max(sum, count);
  8.             if(count <= 0){
  9.                 count = 0;    //重置最大子序起始位置，因为遇到负数一定是拉低总和
  10.             }
  11.         }
  12.         return sum;
  13.     }
  14. }

121. 买股票的最佳时机

给定一个数组 prices，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。

示例：输入：[7,1,5,3,6,4]         输出：5

  1. class Solution {
  2.     public int maxProfit(int[] prices) {
  3.         int low = Integer.MAX_VALUE;
  4.         int result = 0;
  5.         for(int i = 0; i < prices.length; i++){
  6.             low = Math.min(prices[i], low);
  7.             result = Math.max(prices[i] - low, result);
  8.         }
  9.         return result;
  10.     }
  11. }

122. 买卖股票的最佳时机 II

给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。返回 你能获得的 最大 利润 。

示例：输入：prices = [7,1,5,3,6,4]         输出：7

  1. class Solution {
  2.     public int maxProfit(int[] prices) {
  3.         int result = 0;
  4.         for(int i = 1; i < prices.length; i++){
  5.             result += Math.max(prices[i] - prices[i - 1], 0);
  6.         }
  7.         return result;
  8.     }
  9. }

55. 跳跃游戏

给定一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标。

示例：输入：nums = [2,3,1,1,4]         输出：true

  1. class Solution {
  2.     public boolean canJump(int[] nums) {
  3.         int coverRange = 0;  //初始覆盖范围是0，因为下面的迭代是从下标0开始的
  4.         for(int i = 0; i <= coverRange; i++){   //在覆盖范围内更新最大的覆盖范围
  5.             coverRange = Math.max(coverRange, i + nums[i]);
  6.             if(coverRange >= nums.length - 1){
  7.                 return true;
  8.             }
  9.         }
  10.         return false;
  11.     }
  12. }

45. 跳跃游戏II

给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意 nums[i + j] 处：0 <= j <= nums[i] ，i + j < n；返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]。

示例：输入: nums = [2,3,1,1,4]         输出: 2

  1. class Solution {
  2.     public int jump(int[] nums) {
  3.         int count = 0;
  4.         int coverRange = 0;    //当前覆盖的最大区域
  5.         int maxRange = 0;      //最大的覆盖区域
  6.         for(int i = 0; i <= maxRange && maxRange < nums.length - 1; i++){
  7.             coverRange = Math.max(coverRange, i + nums[i]);
  8.             if(i == maxRange){
  9.                 maxRange = coverRange;
  10.                 count++;
  11.             }
  12.         }
  13.         return count;
  14.     }
  15. }

1005. K 次取反后最大化的数组和

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，按以下方法修改该数组：选择某个下标 i 并将 nums[i] 替换为 -nums[i] 。重复这个过程恰好 k 次。可以多次选择同一个下标 i 。以这种方式修改数组后，返回数组 可能的最大和 。

示例：输入：nums = [4,2,3], k = 1         输出：5

  1. class Solution {
  2.     public int largestSumAfterKNegations(int[] nums, int k) {
  3.         Arrays.sort(nums);
  4.         // 负数变正数
  5.         for(int i = 0; i < nums.length; i++){
  6.             if(nums[i] < 0 && k > 0){
  7.                 nums[i] = -nums[i];
  8.                 k--;
  9.             }
  10.         }
  11.         // 如果k还大于0，那么反复转变值最小的正数，将k用完
  12.         if(k % 2 == 1){
  13.             Arrays.sort(nums);
  14.             nums[0] = -nums[0];
  15.         }
  16.         return Arrays.stream(nums).sum();
  17.     }
  18. }

134. 加油站

在一条环路上有 n 个加油站，其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。给定两个整数数组 gas 和 cost ，如果你可以绕环路行驶一周，则返回出发时加油站的编号，否则返回 -1 。如果存在解，则 保证 它是 唯一 的。

示例：输入: gas = [1,2,3,4,5], cost = [3,4,5,1,2]         输出: 3

  1. class Solution {
  2.     public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
  3.         int curSum = 0;
  4.         int totalSum = 0;
  5.         int index = 0;
  6.         for(int i = 0; i < gas.length; i++){
  7.             curSum += gas[i] - cost[i];
  8.             totalSum += gas[i] - cost[i];
  9.             if(curSum < 0){
  10.                 index = i + 1;
  11.                 curSum = 0;
  12.             }
  13.         }
  14.  
  15.         if(totalSum < 0){
  16.             return -1;
  17.         }
  18.         return index;
  19.     }
  20. }

135. 分发糖果

n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。你需要按照以下要求，给这些孩子分发糖果：每个孩子至少分配到 1 个糖果，相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。请你给每个孩子分发糖果，计算并返回需要准备的 最少糖果数目 。

示例：输入：ratings = [1,0,2]         输出：5

  1. class Solution {
  2.     public int candy(int[] ratings) {
  3.         int[] candy = new int[ratings.length];
  4.         candy[0] = 1;
  5.         for(int i = 1; i < ratings.length; i++){
  6.             if(ratings[i] > ratings[i - 1]){
  7.                 candy[i] = candy[i - 1] + 1;
  8.             }else{
  9.                 candy[i] = 1;
  10.             }
  11.         }
  12.  
  13.         for(int i = ratings.length - 2; i >= 0; i--){
  14.             if(ratings[i] > ratings[i + 1]){
  15.                 candy[i] = Math.max(candy[i], candy[i + 1] + 1);
  16.             }
  17.         }
  18.  
  19.         return Arrays.stream(candy).sum();
  20.     }
  21. }

860. 柠檬水找零

在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。注意，一开始你手头没有任何零钱。给你一个整数数组 bills ，其中 bills[i] 是第 i 位顾客付的账。如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。

示例：输入：bills = [5,5,5,10,20]         输出：true

  1. class Solution {
  2.     public boolean lemonadeChange(int[] bills) {
  3.         int five = 0;
  4.         int ten = 0;
  5.         
  6.         for(int i = 0; i < bills.length; i++){
  7.             if(bills[i] == 5){
  8.                 five++;
  9.             }else if(bills[i] == 10){
  10.                 five--;
  11.                 ten++;
  12.             }else if(bills[i] == 20){
  13.                 if(ten > 0){
  14.                     ten--;
  15.                     five--;
  16.                 }else{
  17.                     five -= 3;
  18.                 }
  19.             }
  20.             
  21.             if(five < 0 || ten < 0){
  22.                 return false;
  23.             }
  24.         }
  25.         return true;
  26.     }
  27. }

406. 根据身高重建队列

假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组 people 表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ，前面 正好 有 ki 个身高大于或等于 hi 的人。请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ，其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 j 个人的属性（queue[0] 是排在队列前面的人）。

示例：输入：people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]]        输出：[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]

  1. class Solution {
  2.     public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
  3.         //身高从大到小排（身高相同k小的站前面）
  4.         Arrays.sort(people, (o1, o2) -> {
  5.             if(o1[0] == o2[0]){
  6.                 return o1[1] - o2[1];
  7.             }else{
  8.                 return o2[0] - o1[0];
  9.             }
  10.         });
  11.  
  12.         List<int[]> list = new LinkedList<>();
  13.         for(int[] person : people){
  14.             list.add(person[1], person);
  15.         }
  16.  
  17.         return list.toArray(new int[people.length][]);
  18.     }
  19. }

452. 用最少数量的箭引爆气球

有一些球形气球贴在一堵用 XY 平面表示的墙面上。墙面上的气球记录在整数数组 points ，其中points[i] = [xstart, xend] 表示水平直径在 xstart 和 xend之间的气球。你不知道气球的确切 y 坐标。

一支弓箭可以沿着 x 轴从不同点 完全垂直 地射出。在坐标 x 处射出一支箭，若有一个气球的直径的开始和结束坐标为 xstart，xend， 且满足  xstart ≤ x ≤ xend，则该气球会被 引爆 。可以射出的弓箭的数量 没有限制 。 弓箭一旦被射出之后，可以无限地前进。

给你一个数组 points ，返回引爆所有气球所必须射出的 最小 弓箭数 。

示例：输入：points = [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]         输出：2

  1. class Solution {
  2.     public int findMinArrowShots(int[][] points) {
  3.         // 根据气球直径的开始坐标从小到大排序
  4.         Arrays.sort(points, (o1, o2) -> Integer.compare(o1[0], o2[0]));
  5.  
  6.         int count = 1;    // points不为空至少需要一支箭
  7.         for(int i = 1; i < points.length; i++){
  8.             if(points[i][0] > points[i - 1][1]){  //气球i和气球i-1不挨着
  9.                 count++;
  10.             }else{
  11.                 points[i][1] = Math.min(points[i][1], points[i - 1][1]);  // 更新重叠气球最小右边界
  12.             }
  13.         }
  14.         return count;
  15.     }
  16. }

435. 无重复区间

给定一个区间的集合 intervals ，其中 intervals[i] = [starti, endi] 。返回 需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠 。

示例：输入: intervals = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,3]]         输出: 1

  1. class Solution {
  2.     public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
  3.         Arrays.sort(intervals, (o1, o2) -> Integer.compare(o1[0], o2[0]));
  4.  
  5.         int count = 0;    // 相交区域的个数
  6.         for(int i = 1; i < intervals.length; i++){
  7.             if(intervals[i][0] < intervals[i - 1][1]){
  8.                 intervals[i][1] = Math.min(intervals[i][1], intervals[i - 1][1]);
  9.                 count++;
  10.             }
  11.         }
  12.         return count;
  13.     }
  14. }

56. 合并区间

以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回 一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。

示例：输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]         输出：[[1,6],[8,10],[15,18]]

  1. class Solution {
  2.     public int[][] merge(int[][] intervals) {
  3.         //按照左边界排序
  4.         Arrays.sort(intervals, (o1, o2) -> Integer.compare(o1[0], o2[0]));
  5.  
  6.         LinkedList<int[]> list = new LinkedList<>();
  7.         list.add(intervals[0]);
  8.         for(int i = 1; i < intervals.length; i++){
  9.             if(intervals[i][0] <= list.getLast()[1]){ //如果左边界大于最大右边界
  10.                 int start = list.getLast()[0];
  11.                 int end = Math.max(intervals[i][1], list.getLast()[1]);
  12.                 list.removeLast();
  13.                 list.add(new int[]{start, end});
  14.             }else{
  15.                 list.add(intervals[i]);
  16.             }
  17.         }
  18.         return list.toArray(new int[list.size()][]);
  19.     }
  20. }
  1. class Solution {
  2.     public int[][] merge(int[][] intervals) {
  3.         if(intervals.length == 1){
  4.             return intervals;
  5.         }
  6.         Arrays.sort(intervals, ((o1, o2) -> Integer.compare(o1[0], o2[0])));
  7.         List<int[]> list = new ArrayList<>();
  8.         for(int i = 1; i < intervals.length; i++){
  9.             if(intervals[i][0] > intervals[i - 1][1]){
  10.                 list.add(intervals[i - 1]);
  11.             }else{
  12.                 intervals[i][0] = Math.min(intervals[i - 1][0], intervals[i][0]);
  13.                 intervals[i][1] = Math.max(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]);
  14.             }
  15.         }
  16.         list.add(intervals[intervals.length - 1]);  // 添加最后一个
  17.         return list.toArray(new int[list.size()][]);
  18.     }
  19. }

 763. 划分字母区间

给你一个字符串 s 。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段，同一字母最多出现在一个片段中。注意，划分结果需要满足：将所有划分结果按顺序连接，得到的字符串仍然是 s 。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。

示例：输入：s = "ababcbacadefegdehijhklij"         输出：[9,7,8]

  1. class Solution {
  2.     public List<Integer> partitionLabels(String s) {
  3.         List<Integer> list = new ArrayList<>();
  4.         int[] edge = new int[26];    //统计每一个字符最后出现的位置
  5.         for(int i = 0; i < s.length(); i++){
  6.             edge[s.charAt(i) - 'a'] = i;
  7.         }
  8.  
  9.         int index = 0;
  10.         int start = -1;
  11.         for(int i = 0; i < s.length(); i++){
  12.             index = Math.max(index, edge[s.charAt(i) - 'a']);
  13.             if(i == index){    //字符最远出现位置下标和当前下标相等，则该点分割点
  14.                 list.add(i - start);
  15.                 start = i;
  16.             }
  17.         }
  18.         return list;
  19.     }
  20. }

1221. 分割平衡字符串

平衡字符串 中，'L' 和 'R' 字符的数量是相同的。给你一个平衡字符串 s，请你将它分割成尽可能多的子字符串，并满足每个子字符串都是平衡字符串。返回可以通过分割得到的平衡字符串的 最大数量 。

示例：输入：s = "RLRRLLRLRL"   输出：4   解释：s 可以分割为 "RL"、"RRLL"、"RL"、"RL"

  1. class Solution {
  2.     public int balancedStringSplit(String s) {
  3.         int count = 0;
  4.         int sumL = 0;
  5.         int sumR = 0;
  6.         for(int i = 0; i < s.length(); i++){
  7.             if(s.charAt(i) == 'L'){
  8.                 sumL++;
  9.             }else if(s.charAt(i) == 'R'){
  10.                 sumR++;
  11.             }
  12.             if(sumL == sumR){
  13.                 count++;
  14.             }
  15.         }
  16.         return count;
  17.     }
  18. }

 738. 单调递增的数字

当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 满足 x <= y 时，我们称这个整数是单调递增的。给定一个整数 n ，返回 小于或等于 n 的最大数字，且数字呈 单调递增 。

示例：输入: n = 10         输出: 9

  1. class Solution {
  2.     public int monotoneIncreasingDigits(int n) {
  3.         String s = String.valueOf(n);
  4.         char[] chars = s.toCharArray();
  5.         int start = s.length();
  6.         for(int i = s.length() - 2; i >= 0; i--){
  7.             if(chars[i] > chars[i + 1]){
  8.                 chars[i]--;
  9.                 start = i + 1;
  10.             }
  11.         }
  12.  
  13.         for(int i = start; i < s.length(); i++){
  14.             chars[i] = '9';
  15.         }
  16.  
  17.         return Integer.parseInt(String.valueOf(chars));
  18.     }
  19. }

649. Dota2参议院

示例：输入：senate = "RD"         输出："Radiant"

  1. class Solution {
  2.     public String predictPartyVictory(String senate) {
  3.         Queue<Integer> radiant = new LinkedList<>();
  4.         Queue<Integer> dire = new LinkedList<>();
  5.         for(int i = 0; i < senate.length(); i++){
  6.             if(senate.charAt(i) == 'R'){
  7.                 radiant.offer(i);
  8.             }else{
  9.                 dire.offer(i);
  10.             }
  11.         }
  12.  
  13.         while(!radiant.isEmpty() && !dire.isEmpty()){
  14.             int radiantIndex = radiant.poll();
  15.             int direIndex = dire.poll();
  16.             if(radiantIndex < direIndex){
  17.                 radiant.offer(radiantIndex + senate.length());
  18.             }else{
  19.                 dire.offer(direIndex + senate.length());
  20.             }
  21.         }
  22.  
  23.         return radiant.isEmpty() ? "Dire" : "Radiant";
  24.     }
  25. }
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